論文の概要: EmoMAS: Emotion-Aware Multi-Agent System for High-Stakes Edge-Deployable Negotiation with Bayesian Orchestration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.07003v1
• Date: Wed, 08 Apr 2026 12:20:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-09 17:30:51.513507
• Title: EmoMAS: Emotion-Aware Multi-Agent System for High-Stakes Edge-Deployable Negotiation with Bayesian Orchestration
• Title（参考訳）: EmoMAS:ベイジアンオーケストレーションによる高速度エッジ展開型ネゴシエーションのための感情認識型マルチエージェントシステム
• Authors: Yunbo Long, Yunhan Liu, Liming Xu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自動交渉に広く使用されているが、その高い計算コストとプライバシリスクにより、モバイルアシスタントや救助ロボットなどのデバイス上でのプライバシに敏感な設定への展開が制限されている。 EmoMASは、感情的な意思決定を反応から戦略へと変換する、ベイズ的なマルチエージェントフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.881597481201052
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) has been widely used for automated negotiation, but their high computational cost and privacy risks limit deployment in privacy-sensitive, on-device settings such as mobile assistants or rescue robots. Small language models (SLMs) offer a viable alternative, yet struggle with the complex emotional dynamics of high-stakes negotiation. We introduces EmoMAS, a Bayesian multi-agent framework that transforms emotional decision-making from reactive to strategic. EmoMAS leverages a Bayesian orchestrator to coordinate three specialized agents: game-theoretic, reinforcement learning, and psychological coherence models. The system fuses their real-time insights to optimize emotional state transitions while continuously updating agent reliability based on negotiation feedback. This mixture-of-agents architecture enables online strategy learning without pre-training. We further introduce four high-stakes, edge-deployable negotiation benchmarks across debt, healthcare, emergency response, and educational domains. Through extensive agent-to-agent simulations across all benchmarks, both SLMs and LLMs equipped with EmoMAS consistently surpass all baseline models in negotiation performance while balancing ethical behavior. These results show that strategic emotional intelligence is also the key driver of negotiation success. By treating emotional expression as a strategic variable within a Bayesian multi-agent optimization framework, EmoMAS establishes a new paradigm for effective, private, and adaptive negotiation AI suitable for high-stakes edge deployment.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自動交渉に広く使用されているが、その高い計算コストとプライバシリスクにより、モバイルアシスタントや救助ロボットなどのデバイス上でのプライバシに敏感な設定への展開が制限されている。 スモールランゲージモデル(SLM)は、現実的な代替手段を提供するが、ハイテイクネゴシエーションの複雑な感情的ダイナミクスに苦慮している。 EmoMASはベイズ的なマルチエージェントフレームワークで、感情的な意思決定を反応から戦略へと変換する。 EmoMASはベイズオーケストレータを利用して、ゲーム理論、強化学習、心理的コヒーレンスモデルという3つの特殊エージェントを調整する。 このシステムはリアルタイムの洞察を融合して感情状態遷移を最適化し、交渉フィードバックに基づいてエージェントの信頼性を継続的に更新する。 この混合エージェントアーキテクチャは、事前トレーニングなしでオンライン戦略学習を可能にする。 さらに、債務、医療、緊急対応、教育領域の4つのハイテイク、エッジデプロイ可能なベンチマークも導入します。 全てのベンチマークにおけるエージェント・ツー・エージェント・シミュレーションを通じて、SLMとLLMは、倫理的振る舞いのバランスを保ちながら、交渉性能において全てのベースラインモデルを一貫して上回っている。 これらの結果は、戦略的感情的知性が交渉の成功の鍵でもあることを示している。 ベイズ多エージェント最適化フレームワーク内で感情表現を戦略的変数として扱うことで、EmoMASは、ハイテイクエッジデプロイメントに適した、効果的でプライベートで適応的なAIのための新しいパラダイムを確立する。

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